# Brain-tumor-detection
Brain tumor detection is an innovative application of AI in the medical field. In the context of brain tumor detection, deep learning can assist in the early and accurate identification of brain tumors in medical images such as MRI or CT scans. The project uses deep learning techniques to classify whether there is a Brain tumor or not. This model achieves an accuracy of 84.6%.
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项目旨在利用计算机视觉技术检测脑瘤。通过医学影像分析,结合深度学习和图像处理算法,实现对脑部MRI图像的自动识别和分析。该项目提供了一个端到端的解决方案,可用于辅助医生进行脑瘤诊断和治疗规划。 该项目的关键特点包括: 深度学习模型: 项目采用了先进的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),用于学习和识别脑部MRI图像中的病变特征。 数据预处理: 实现了对原始MRI图像的预处理步骤,包括图像增强、去噪和标准化,以提高模型的准确性和鲁棒性。 模型训练和评估: 项目提供了模型训练的代码,并提供了详细的文档说明,以帮助用户了解模型训练的过程和参数设置。同时,也提供了评估模型性能的指标和方法。 可视化和结果解释: 通过可视化工具和技术,将模型的预测结果以直观的方式呈现,帮助医生理解和解释模型的诊断结果。 通过该项目,用户可以学习和探索计算机视觉在医学影像分析中的应用,同时也可以基于该项目构建更复杂的医学图像处理系统,为医疗诊断提供更多的智能支持。
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